Cómo impactan los MLOps en el resultado de los proyectos relacionados con la ciencia de datos

A medida que el aprendizaje automático se vuelve más popular, surgen más y más preguntas sobre cómo la metodología de sus operaciones podría afectar otros proyectos de ciencia de datos. Los analistas intentan constantemente refinar y establecer técnicas que se puedan aplicar a otros esfuerzos de ciencia de datos a mayor escala.

¿Qué significa todo esto realmente? Echemos un vistazo a la ciencia de datos en su conjunto, MLOps, y cómo los esfuerzos de investigación actuales están impactando el campo más amplio.

¿Qué son la ciencia de datos y el aprendizaje automático y cómo se relacionan los dos?

La ciencia de datos es un campo que utiliza métodos científicos para recopilar datos no estructurados y aplicarlos a diversas aplicaciones. Se utiliza en todas las industrias para una serie de propósitos para optimizar y predecir resultados. Por ejemplo, la ciencia de datos se usa ampliamente en las finanzas estadounidenses para producir puntajes de crédito más precisos que los que podían hacer anteriormente las tres grandes agencias de crédito.

Sin embargo, las aplicaciones del campo emergente no se limitan a las finanzas. La ciencia de datos se utiliza en una variedad de campos, incluida la optimización de la cadena de suministro, el análisis de clientes, la atención médica y otros.

El aprendizaje automático, por otro lado, es una rama de la inteligencia artificial. Su propósito es simplemente desarrollar métodos para que las máquinas «aprendan». El aprendizaje automático también se utiliza en muchas áreas.

Las dos áreas están definitivamente relacionadas. La principal diferencia es que el aprendizaje automático es más aplicado y la ciencia de datos en su conjunto es más teórica (aunque tiene muchas aplicaciones prácticas, hay mucha superposición con áreas de aprendizaje automático).

¿Qué son los MLOps?

Las operaciones de aprendizaje automático son mecanismos que intentan mejorar el rendimiento de las aplicaciones de aprendizaje automático. MLOps utiliza los llamados mecanismos «CI/CD» (Integración e implementación continuas) para que el software funcione de manera más eficaz y eficiente.

Aunque su uso es relativamente nuevo, los MLOps están evolucionando rápidamente a medida que los analistas trabajan para refinar sus modelos. La secuencia por la que pasan los MLOps en cualquier operación determinada implica recopilar datos, probar modelos, analizar los resultados del modelo y volver a aplicar modelos a otros conjuntos de datos.

Problemas con MLOps tal como funcionan actualmente

Todavía hay problemas de precisión de datos que deben resolverse para que MLOps sea realmente efectivo. Por ejemplo, existen preocupaciones sobre cosas como la «desviación de datos». Lo que significa esto es el fenómeno de que ciertos conjuntos de datos se pierden durante el análisis, los análisis resultantes son defectuosos y los modelos posteriormente se vuelven defectuosos. Los analistas están trabajando en este problema para tratar de refinar mejor los códigos utilizados en MLOps para evitar la fuga de datos.

MLOps y su impacto potencial en la ciencia de datos

Como se mencionó anteriormente, el aprendizaje automático puede considerarse parte de la ciencia de datos porque la ciencia de datos es una categoría más amplia que incluye muchos subcampos diferentes. Ambos campos trabajan con datos y la codificación que se incluye en el análisis de datos. Una vez que los modelos se crean y refinan con MLOps, se pueden aplicar de manera más general a la ciencia de datos.

Aquí hay algunos ejemplos específicos de cómo la ciencia de datos puede verse afectada:

• Automatización de modelado. Los modelos utilizados en la ciencia de datos son generalmente discretos, cada uno basado en un nuevo conjunto de datos. Con MLOps, la actualización del modelo se puede realizar automáticamente, lo que ahorra mucho tiempo y esfuerzo a los analistas.
• Automatización del «Versionado». El control de versiones se refiere a realizar un seguimiento de un registro en particular a medida que cambia. Con los avances en MLOps, el control de versiones ya no requiere un ajuste manual y se realiza automáticamente.
• aumento de la precisión. Una ventaja de eliminar la necesidad de entrada manual es que los registros se pueden transmitir en su totalidad, eliminando la posibilidad de error humano al realizar los cálculos.
• aumento de velocidad Una consecuencia obvia de los puntos anteriores es que las operaciones se ejecutan más rápido y de manera más eficiente. Como resultado, se procesarán mayores cantidades de datos y las oportunidades de nuevos avances tecnológicos aumentarán significativamente.

Aplicaciones prácticas mejoradas de la ciencia de datos

A medida que los datos se organicen más y los modelos sean más precisos, se verán mejoras en el campo de la ciencia de datos. Esto incluye cosas como:

• Modelado de consumidores más preciso para predecir el comportamiento del cliente
• Recomendaciones de productos más personalizadas
• Aplicaciones médicas mejoradas como B. Herramientas de diagnóstico utilizadas en imágenes
• Reconocimiento de imágenes refinado en aplicaciones biométricas e incluso pronósticos de tráfico mejorados

Ambas áreas crecerán juntas.

Una vez más, los MLOps todavía están algo en su infancia y, por lo tanto, aún no es posible la estandarización completa de sus modelos para su uso potencial en la ciencia de datos en su conjunto. Sin embargo, las implicaciones teóricas para ambas áreas son enormes y de largo alcance.

Si se pueden solucionar los problemas pendientes que enfrentan los MLOps, la ciencia de datos solo puede beneficiarse. Las empresas responsables de sus operaciones solo necesitan dedicar suficiente atención y recursos al desarrollo del área, y el ritmo de mejora sistémica se acelerará.